基于最优相似度三支决策的模糊粗糙集模型

• 作者: 冯林 唐孝 张贤勇 杨霁琳
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 三支决策 模糊集 相似度 模糊粗糙集
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 2018年中国粒计算与知识发现学术会议
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 7849字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.10.005

摘要

模糊信息系统中,对象的相似度往往会受噪声影响,且它在模型运算中常常并非全部需要高精度参与计算.文中首先引入阈值对(α,β),提出了一种基于相似度三支决策的模糊粗糙集模型;其次利用模糊集近似的三支决策方法,给出了对象相似度三支决策的错误率、决策代价以及相应的语义解释;然后以总体决策代价最小化为目标,给出了最优(α,β)的计算方法,从而建立了一种基于最优相似度三支决策的模糊粗糙集模型;最后通过实例分析说明了该模型的可行性和合理性.本文建立的三支决策模糊粗糙集模型保留了模糊信息系统的不确定性,一定程度地去除了噪声影响,且能通过计算得到最优阈值(α,β),从而建立基于相似度三支决策的最优模型,这将有益于模糊信息系统的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯林	四川师范大学计算机科学学院	36	201	8.0	12.0
2	张贤勇	四川师范大学智能信息与量子信息研究所	52	280	8.0	14.0
6	杨霁琳	四川师范大学基础教学学院	10	26	3.0	4.0
10	唐孝	四川师范大学智能信息与量子信息研究所	8	53	4.0	7.0